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脑(nao)机接口（Brain-Computer Interface，简称 BCI）是一种能(neng)够在大(da)脑(nao)与外部设备之间建立直接信息交流通道的技术。其(qi)核心原理是通过(guo)电极（侵入式或(huo)非(fei)侵入式）记录(lu)大(da)脑(nao)活动，利用信号处理算法将神经信号转化为可(ke)执行的指令。通过(guo)脑(nao)机接口，人类或(huo)动物不需(xu)要通过(guo)语(yu)言或(huo)动作，直接用大(da)脑(nao)就可(ke)以(yi)控制(zhi)机器设备。
传统脑(nao)机接口的自适应解码器缺乏大(da)脑(nao)主动参与，且脑(nao)电信号采集的通道数急剧增长，解码算法也变得更加复杂，为脑(nao)电高效实(shi)时处理带来巨大(da)挑战。
近日，由天津大(da)学脑(nao)机海河实(shi)验室和清华大(da)学集成电路学院合(he)作发布的全球首个“双环路”无创脑(nao)机接口系统，把脑(nao)与机的信息交互，进行了智能(neng)融合(he)，实(shi)现了“1+1>2”的效果，其(qi)脑(nao)电信号解码速度提升216倍，能(neng)耗降低至原本的1/1643，并(bing)可(ke)以(yi)实(shi)现对无人机的灵(ling)活“脑(nao)控”。
协同演(yan)进脑(nao)机接口框架
2月17日，相关成果的论(lun)文(wen)在线发表于国际权(quan)威期刊《自然·电子》。论(lun)文(wen)标题为《基于忆阻器自适应神经形态解码器的脑(nao)机接口》（A memristor-based adaptive neuromorphic decoder for brain-computer interfaces）。
2月19日，该论(lun)文(wen)的通讯作者(zhe)之一、天津大(da)学许(xu)敏鹏教授向澎湃(pai)科技表示(shi)，“双环路脑(nao)机协同演(yan)进框架”的提出，不仅带来了理论(lun)上的创新，更在系统性能(neng)方面(mian)实(shi)现了突破(po)。许(xu)敏鹏解释说，在系统中引入了忆阻器，使解码速度提升很多，归一化解码速度提高百倍以(yi)上，能(neng)耗降低至千(qian)分之一以(yi)下；功耗降低很多，可(ke)以(yi)长时间进行脑(nao)机交互。“忆阻器的基本原理就是模拟大(da)脑(nao)神经元的放电过(guo)程(cheng)。”在连续6小时的长时程(cheng)脑(nao)机交互实(shi)验中，“双环路”脑(nao)机接口的准确率提升约20%，打破(po)了传统脑(nao)机接口实(shi)验时长一般(ban)控制(zhi)在1个小时的限制(zhi)。
对于“脑(nao)控”时长上的差异，许(xu)敏鹏表示(shi)，传统的脑(nao)接口研究，一般(ban)都是短时长研究。“因为我们的大(da)脑(nao)是一个非(fei)线性系统，它的脑(nao)电波一直都在变化。这种变化的脑(nao)电波会对我脑(nao)机的解码带来负面(mian)影响，让(rang)它的正确率下降，导致没有办法做长时间的脑(nao)机交互。但我们是做了6个小时的脑(nao)机交互实(shi)验。我们通过(guo)‘双环路’机制(zhi)，让(rang)整个脑(nao)机接口的系统性能(neng)不随时间的推移而下降，反而提升了。”
许(xu)敏鹏表示(shi)，因为无人机操(cao)控应该是目前脑(nao)机接口控制(zhi)任务中难度最大(da)的任务，所以(yi)这次他们选(xuan)择了使用脑(nao)机接口对无人机进行操(cao)控来进行检测。
无人机的自由度非(fei)常高，精度也非(fei)常高，而且实(shi)时响应。“我们的脑(nao)机接口能(neng)实(shi)现4个自由度的连续操(cao)控，而且能(neng)完成一些相对复杂的任务。其(qi)他的，基本上都只是两个自由度的操(cao)控。”
（a）脑(nao)-忆阻器交互式更新框架;（b）基于忆阻器脑(nao)电解码的实(shi)时脑(nao)控无人机飞行。
许(xu)敏鹏展望，未来5-10年内，脑(nao)机接口系统有望在医(yi)疗领(ling)域推动视健康诊断、偏瘫(tan)康复、人工耳(er)蜗调试等应用落地，并(bing)在消费(fei)电子领(ling)域催生意念(nian)操(cao)控、脑(nao)健康监测等新场景。
针对无创设备长期佩(pei)戴的安全性争议，许(xu)敏鹏教授则以(yi)“学习骑(qi)自行车”类比解释：“长期佩(pei)戴这类设备，确实(shi)会对大(da)脑(nao)活动产生影响，但并(bing)非(fei)一定是不良影响。以(yi)学骑(qi)自行车为例(li)，从最初的手忙(mang)脚(jiao)乱到轻松驾驭，大(da)脑(nao)的神经网络必然经历了重构。这就是学习带来的改变，是大(da)脑(nao)习得新技能(neng)的过(guo)程(cheng)，也是自身优化升级的过(guo)程(cheng)。”
天津大(da)学许(xu)敏鹏教授（中）。